SESAA 框架利用 LLM 伪标签实现静态分析规则自进化

SESAA 框架通过大语言模型智能体在无真实标签反馈下，迭代演化出可审计的 Joern 查询规则。该方案在 OWASP Benchmark for Python 上达到 0.742 的平均 F1 分数，优于五种主流工具的默认配置。在真实项目试点中，它能检测出 19 个后续 CVE 中的 10 个，将静态分析维护转变为自动化发现与修复流程。